百事公司利用人工智能技术革新工厂设计和制造运营

对许多大型公司而言，目前最有用的AI应用形式与撰写电子邮件或回答问题关系不大。 百事公司人工智能正在一些错误代价高昂且难以撤销的地方进行测试—— 工厂布局、生产线和实体运营。

这种转变在百事公司如何使用……方面显而易见。 人工智能和数字孪生 在实际操作之前，该公司会先对生产设施进行建模和调整。与尝试聊天界面或办公工具不同，该公司将人工智能应用于其核心问题之一：如何更快、更安全、更有效地配置工厂。

🔧 什么是数字孪生？

数字孪生 虚拟模型是物理系统的虚拟模型。在制造业中，它们可以模拟设备布局、物料流动和生产速度。当与人工智能结合使用时，这些模型可以测试数千种在实际生产线上难以实施或成本高昂的场景。

百事公司一直与合作伙伴合作，将人工智能驱动的数字孪生技术应用于其部分制造网络，早期试点项目侧重于改进设施的设计和调整方式。

目标并非为了自动化而自动化，而是为了缩短周期时间。团队无需再花费数周甚至数月的时间通过实际试验来验证变更，而是可以通过虚拟测试来测试配置，从而更早地发现问题，并在需要更新时更快地采取行动。

⚙️ 从规划瓶颈到运营捷径

大型消费品公司工厂的改造往往进展缓慢。即使是微小的调整——例如新的生产线布局、不同的包装流程或设备升级——也可能需要漫长的规划周期、审批流程和分阶段测试。每一次延误都会对供应链和产品供应产生连锁反应。

数字孪生技术提供了一种绕过这一瓶颈的方法。 通过模拟生产环境，团队可以在实际操作之前了解变更可能会对产量、安全性或停机时间产生哪些影响。

百事可乐早期的试点项目表明 更快的验证速度 以及迹象 吞吐量提升 虽然该公司尚未公布详细指标，但目前已在部分试点地区进行了测试。比数字更重要的是其模式：人工智能正被用于缩短实体运营中的决策周期，而不是取代工人或消除人为判断。

这种应用案例符合更广泛的趋势。那些超越试点项目的企业，通常会专注于解决一些具体、定义明确的问题，利用人工智能来减少现有工作流程中的摩擦。 制造、物流和医疗保健运营 与开放式知识工作相比，它们展现出了更大的吸引力。

💼 为什么百事公司将人工智能视为运营工程，而非办公生产力工具

百事可乐的做法也凸显了大型企业内部人工智能项目论证方式正在悄然发生转变。其价值与……相关 运营成果 ——节省时间、减少干扰、更好地规划——而不是对生产力的一般性说法。

这种区别至关重要。许多企业人工智能项目之所以停滞不前，是因为它们难以将使用情况与可衡量的影响联系起来。工具部署完毕，但工作流程却一成不变。

数字孪生改变了这种动态 因为它们直接融入规划和工程流程中。如果模拟变更能够缩短工厂升级所需的数周时间，那么其益处便显而易见。如果它能降低停机风险，运营团队可以长期衡量其效果。

这种注重流程变革而非工具的做法，与其他行业正在发生的事情相呼应。例如，在医疗保健领域， 亚马逊 该公司正在其 One Medical 应用程序中测试一款人工智能助手，该助手利用患者病史来减少重复录入信息并辅助医护人员互动。该助手嵌入在医疗工作流程中，并非作为独立功能提供。

这两个案例都指向同一个教训：人工智能的采用速度要快，前提是它能够融入现有的工作方式，而不是要求团队养成新的习惯。

🏭 这对其他企业有何意义

百事可乐的数字孪生技术不太可能长期独占鳌头。食品、化工和工业品等行业的众多大型制造商都面临着类似的规划限制和成本压力。许多企业已经在使用仿真软件。 人工智能提升了速度和规模 适用于这些模型。

更有趣的是，这预示着企业人工智能应用的下一阶段将会如何发展。

• 第一的重心正从宽泛的通用工具转移到 与特定决策相关的重点系统。
• 第二成功与其说是取决于模型质量，不如说是取决于 数据质量、流程所有权和治理数字孪生体的效用取决于为其提供运行数据的可靠性。
• 第三这类人工智能研究往往不引人注目。它不会产生炫目的演示，但却能重塑公司规划资本支出和管理风险的方式。

这也解释了为什么许多公司仍然保持谨慎。构建和维护精确的数字孪生模型需要时间、跨团队协作以及对物理系统的深入了解。而回报则来自于…… 反复使用，而非一次性成功。

📊 百事公司在制造业人工智能领域的工作是一个值得关注的低调信号

在人工智能报道中，人们很容易将注意力集中在新的模型、代理或界面上。但像百事可乐这样的案例却指向了不同的方向。它们表明，人工智能正被视为…… 基础设施 ——它潜藏在日常决策之下，并逐渐改变着工作在组织中的流动方式。

对于企业领导者而言，关键不在于照搬技术栈，而在于寻找可以借鉴的地方。 规划延误、验证周期或运营风险 放慢业务节奏。人工智能最有可能在这些摩擦点上扎根。

百事可乐的数字孪生试点项目表明，工厂车间可能是当今人工智能最实际的试验场之一——这并非因为它时髦，而是因为 当时间和错误造成明显损失时，其影响就更容易显现。。

照片由 NIKHIL 拍摄

参见： 德勤发出警告：人工智能代理部署速度超过安全框架

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